pandas统计行相同的值

要统计行相同的值，可以使用pandas中的groupby函数和agg函数。

首先，使用groupby函数将DataFrame按照行进行分组。可以选择按照一列或多列进行分组。

例如，假设DataFrame的名字是df，要按照列A和列B进行分组，可以使用以下代码：
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

接下来，可以使用agg函数对每个分组进行聚合操作，统计行相同的值。agg函数可以传入多个聚合操作，可以是内置的聚合函数（如sum、mean、count等），也可以是自己定义的函数。

例如，假设要统计每个分组中列C的和、列D的平均值和列E的最大值，可以使用以下代码：
result = grouped.agg({'C': 'sum', 'D': 'mean', 'E': 'max'})

最后，得到的result是一个新的DataFrame，其中包含了每个分组的统计结果。每一行表示一个分组，每一列表示一个聚合操作的结果。

可以将结果保存到一个新的DataFrame中，或者根据需要进行进一步的分析和处理。

以上是使用pandas统计行相同的值的简要步骤。具体的操作要根据实际需求和数据结构来定。希望可以帮助到你。

相关问题

pandas 统计缺失值

在Pandas中，可以使用isnull()和notnull()函数来检查DataFrame中的缺失值。其中，isnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，对于缺失值为True，否则为False；而notnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，对于缺失值为False，否则为True。

以下是一个示例代码，演示如何使用isnull()和notnull()函数来检查DataFrame中的缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
dict = {'First Score':[100, 90, np.nan, 95], 'Second Score': [30, 45, 56, np.nan], 'Third Score':[np.nan, 40, 80, 98]}
df = pd.DataFrame(dict)

# 使用isnull()函数检查缺失值
print(df.isnull())

# 使用notnull()函数检查缺失值
print(df.notnull())

运行以上代码，将输出一个布尔值的DataFrame，对于缺失值为True，否则为False。

pandas统计缺失值

你好，对于pandas统计缺失值，我们可以使用isnull()函数来判断每个元素是否为空，再用sum()函数统计缺失值的数量。例如，对于一个名为df的数据框，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 统计每列缺失值的数量
print(df.isnull().sum())

输出结果将会是：

A    1
B    1
C    0
dtype: int64

其中，变量.isnull()判断每个元素是否为空，返回一个布尔型的数据框。而.sum()函数对布尔型数据框进行求和，得到每列的缺失值数量。